TEMA BROJA

G. Tomljenović

NEURONAUKE

Tajne mozga, čoveka i mašine

Golgijevatehnika bojenja omogućila je prve vizuelizacije pojedinačnih neurona

Multidisiplinarna mlada (neuro)nauka se, u poslednjih pola veka, vrlo dinamično razvija, ali se očekuje da će tek u narednim decenijama realizovati svoje ogromne potencijale, pre svega u medicini i unapređivanju raznih mogućnosti ljudskog društva

Istraživanje mozga - oko 100 milijardi njegovih neurona, od kojih svaki ima još oko 1000 konekcija sa drugim nervnim ćelijama - poredi se sa istraživanjem svemira. Razotkrivanje bioloških osnova sposobnosti mozga da uči, da pamti, da opaža, da oblikuje ponašanje i svest ljudske jedinke, kao i da obavlja različite senzorne, motorne i kognitivne zadatke, nobelovac Erik Kandel nazvao je „epskim izazovom“ za biološke nauke.
Univerzumom koji čini nervni sistem sa mozgom u centru, bavi se, zapravo, niz (neuro)nauka, od (neuro)fiziologije, (neuro)anatomije i ćelijske i molekularne biologije, pa preko (neuro)fizike, (neuro)hemije i matematike, do statistike i kompjuterskih nauka…Savremena, multidisiplinarna neuronauka se, u poslednjih pola veka, vrlo dinamično razvija ali će, kako se očekuje, tek u narednim decenijama realizovati svoje velike potencijale, pre svega u medicini i unapređivanju raznolikih mogućnosti ljudskog društva. Zahvaljujući brojnim tehnološkim unapređenjima u prethodnih 20 godina, nesumnjivo je da će poseban zamah da joj da primena veštačke inteligencije, koja jeste rezultat njenih znanja, ali koja joj istovremeno obezbeđuje obilje novih istraživačkih mogućnosti.

Rađanje neuronauke

Neka od najranijih zapažanja o nervnom sistemu zapisana su čak 1700 godina pre nove ere, u starom Egiptu, civilizaciji za koju je poznato da je mumificirala i mozgove svojih vladara. Štaviše, arheološki dokazi svedoče da je i mnogo pre toga, čak u neolitu, izvođena takozvana trepanacija, praktično hirurška procedura otvaranja lobanje, verovatno u svrhu isterivanja zlih duhova… Pod imenom trapanje (trapavanje, trapanavanje), ovu proceduru, nazvanu po naročitom svrdlu poznatom kao “trapanj”, primenjivali su i vidari u srednjovekovnoj Srbiji, Crnoj Gori, Bosni i Albaniji, i to kod povreda glave, “mahnitanja” i glavobolja….
U drevna vremena se verovalo da je srce centar čovekovog uma. Prve sumnje u to su, u antičkoj Grčkoj, izneli lekar Hipokrat, kao i Platon koji je takođe spekulisao da bi mozak mogao da bude sedište racionalnog dela duše. Lekar rimskih gladijatora, Galen, primetio je, međutim, da su njegovi pacijenti, nakon što bi pretrpeli oštećenja mozga, gubili mentalne sposobnosti.
U srednjem veku, Abulkasis, Avicena, Majmonid i drugi opisali su brojne medicinske probleme koje su povezivali sa mozgom, a doprinos neuronauci dali su i renesansni evropski naučnici Andreas Vesalijus, Rene Dekart, Tomas Vilis i Jan Svamerdam. Kasnih 1700-tih, pionirski rad italijanskog fizičara Luiđija Galvanija na polju bioelektriciteta omogućio je proučavanje električne ekscitabilnosti (sposobnosti pobuđivanja/aktivacije) mišića i neurona.
Sa pronalaskom mikroskopa započela je era sofisticiranijeg proučavanja mozga. Nakon što je italijanski biolog Kamilo Golgi, krajem 19. veka, razvio postupak bojenja, što je omogućilo da se pod mikroskopom uoče zamršene strukture moždanih ćelija, španski histolog Santjago Ramon i Kajal postavio je hipotezu da je upravo neuron funkcionalna ćelijska jedinica mozga. Golgi i Ramon i Kajal su 1906. godine podelili Nobelovu nagradu za fiziologiju i za medicinu, za svoja opsežna zapažanja, opise i kategorizacije neurona u celom mozgu.
Tokom 20. veka neuronauka počinje da se izdvaja kao posebna akademska disciplina. Prema Eriku Kendalu, jednom od najistaknutijih naučnika tog vremena, koji je 2000. godine dobio Nobelovu nagradu za otkrića u oblasti fiziologije učenja i pamćenja, za rađanje savremene neuronauke najzaslužniji su njegovi kolege Dejvid Rioh, Frensis Šmit i Stiven Kufler. Specijalista psihijatrije i neuroanatomije Dejvid Rioh je, već početkom 50-ih, na Nacionalnom vojno-medicinskom institutu “Volter Rid” (SAD) započeo sa integrisanjem anatomskih i fizioloških istraživanja, i kliničke psihijatrije, i formirao je prvo tamošnje interdisciplinarno neuropsihijatrijsko odeljenje. U isto vreme, Frensis Šmit je na svom Odeljenju za biologiju čuvenog Tehnološkog instituta u Masačusetsu (MIT) uveo istraživački program u oblasti neuronauke, objedinivši rad u biologiji, hemiji, fizici i matematici. Neurofiziolog Stiven Kufler, koga mnogi smatraju ocem moderne neuronauke, 1966. godine je na Harvardskoj medicinskoj školi osnovao Odsek za neurobiologiju.

Vek biologije i elektrofiziologije mozga

Nervni sistem, i mozak kao njegov najkompleksniji deo, i kod mnogih životinjskih vrsta je najsloženiji organski sistem. Kod čoveka, mozak sadrži na milijarde neurona i njihovih međusobnih veza, sinapsi, koje čine sinaptičku mrežu takve složenosti da neuronauka tek počinje da je “raspliće”. Štaviše, u novije vreme je pokazano da svaki treći gen, od oko 20.000 gena koji pripadaju ljudskom genomu, upravo u mozgu ima svoju ekspresiju.
Ta gotovo nepojmljiva dinamička složenost nervnog sistema bila je i ostala ogroman istraživački izazov, i uslovila je istraživanja na više nivoa, u rasponu od molekularnog i ćelijskog, preko strukturnog, funkcionalnog i razvojnog, do sistemskog i kognitivnog, evolutivnog, medicinskog, kompjuterskog. Specifične teme kojima se istraživači bave na svakom od tih nivoa neprestano se menjaju, u skladu sa uvećavanjem korpusa znanja i sa primenom sve sofisticiranijih tehničkih metoda.
U 20. veku su upravo tehničko-tehnološka unapređenja bila jedan od glavnih pokretača tog napretka. Sa razvojem elektronike, elektronske mikroskopije, računarstva, pa potom i  funkcionalnog neuroimidžinga, i genetike i genomike, tokom druge polovine prošlog veka značajno napreduju i elektrofiziologija, molekularna biologija, kompjuterska neuronauka… Istraživači dobijaju alate koji im omogućavaju da proučavaju mozak i nervni sistem u svim njegovim aspektima - strukturnim, funkcionalnim, razvojnim, patološkim… Biologija i psihologija se udružuju na polju neuronauke, što joj omogućava da se bavi i pitanjima kao što je uloga mozga u percepciji bola, ili da istražuje uzroke određenih neurodegenerativnih bolesti. Kompjuterske simulacije, slike i drugi alati pružaju naučnicima novi uvid u fizičku anatomiju mozga, u više miliona kilometara njegovih nervnih vlakana i njegov odnos sa ostalim delovima tela.
U poslednjih nekoliko decenija, tehničke inovacije kao što je patch-clamp metoda u elektrofiziologiji, ili novi genetski alati kao što su PCR i genomsko sekvenciranje, neuronaučnicima su dale eksperimentalne mogućnosti koje su 60-ih godina prošlog veka bile nezamislive. Sve u svemu, u proteklih 50 godina neuronauka je napravila ogromne korake u razumevanju ćelijskih i molekularnih procesa koji diktiraju svaku našu misao, želju i akciju, a moderno razumevanje mozga evoluiralo je od ukupno 47 moždanih regiona, koliko ih je bilo poznato 1909. godine, do sadašnje mape ljudskog mozga sa 98 regiona samo u jednom njegovom delu, korteksu. 
I pored toga, neuronauka pred sobom ima još mnoga fundamentalna pitanja koja traže odgovore. Veliki deo dosadašnjih istraživanja bio je fokusiran na ispitivanje izolovanih regija mozga, a danas se radi na tome da se razumeju načini na koji više regiona, ili udaljeni regioni, međusobno deluju da bi proizveli određeno ponašanje ili određenu akciju.

Budućnost koja je počela

Jedan od velikih izazova moderne neuronauke je mapiranje mreža komunikacije od ćelije do ćelije, takozvanih moždanih kola, koja obrađuju sve naše misli, osećanja i ponašanja. Ta slika - koja je još u nastajanju - na predlog dvojice naučnika se od 2005. godine označava terminom “konektom”, po uzoru na izraz “genom”. Američki Nacionalni institut za mentalno zdravlje (National Institute of Mental Health - NIMH) 2010. godine je započeo projekt “Ljudski konektom” (Human Connectome Project - HCP), s ciljem da mapira makroskopske veze ljudskog mozga, to jest da prikupi i podeli podatke o strukturnoj i funkcionalnoj povezanosti ljudskog mozga. To istraživanje je utrlo put za dublje razumevanje načina na koji se moždana kola menjaju tokom starenja, ili pod uticajem određenih psihijatrijskih i neuroloških stanja. Projekt je, štaviše, obezbedio i nove modele podataka, informatike i analitičkih alata koji su unapredili sposobnost istraživača da slikaju i da analiziraju moždane veze.

Takođe, jedno od nerešenih pitanja u modernoj neuronauci jeste i takozvani “problem tipova ćelija“, koji se odnosi na kategorizaciju, definisanje i otkrivanje svih neuronskih/astrocitnih tipova ćelija u organizmu. Pritom se obično misli na animalni model mozga, odnosno na mišji mozak, s obzirom na to da se razumevanje mišjeg mozga posmatra kao odskočna daska za razumevanje čoveka. Dosadašnji, najnoviji napredak u klasifikaciji neuronskih ćelija omogućila su elektrofiziološka snimanja, genetsko sekvenciranje i visokokvalitetna mikroskopija, kombinovani u jedinstvenu patch-seq metodu koja generiše veliku količinu podataka. Istraživačima je to omogućilo da donesu neke opšte zaključke o tipovima ćelija i da, između ostalog, zaključe da ljudski i mišji mozak imaju različite verzije suštinski istih tipova ćelija.

S obzirom na visoku globalnu raširenost neuroloških bolesti i njihov veliki društveno-ekonomski teret, i neurološke i neuropsihijatrijske bolesti ostaju veliki izazov za neuronauku. Tokom poslednjih pola veka je poboljšano razumevanje načina na koji ta oboljenja remete funkciju nervnog sistema, i postoji napredak u otkrivanju, prognozi i lečenju pacijenata pogođenih poremećajima kao što su autizam, depresija ili demencija, ali ipak ostaje i niz otvorenih pitanja. Predviđanja su da će se dalja istraživanja neuroloških i neuropsihijatrijskih bolesti baviti pitanjima molekularnih/ćelijskih promena koje prethode pojavi poremećaja nervnog sistema, mogućnostima rane intervencije u sprečavanju manifestacija ili progresije bolesti, kao i razvojem ciljanih terapija. Dosadašnji napredak sugeriše da će nas savremena neuronauka, za koju deceniju, uvesti u eru “neuroterapeutike”.
Po uzoru na terapijski razvoj, očekuje se da će se biološka saznanja primenjivati i na dijagnostikovanje neuroloških i neuropsihijatrijskih stanja. Ovaj pravac kretanja je već pokazan na primeru upotrebe genotipa za definisanje spinalne mišićne atrofije (SMA), kao i novim kriterijumima istraživanja u kojima se molekularne promene u mozgu već koriste za klasifikaciju demencija, uključujući i Alchajmerovu bolest (AB). Poboljšana osetljivost nekih testova krvi i drugih minimalno invazivnih testova za otkrivanje promena u funkciji mozga pomoći će u proširenju ovog pristupa i na druge neurodegenerativne bolesti. Štaviše, očekuje se da će ukupan napredak u ćelijskoj, razvojnoj i sistemskoj neuronauci u dogledno vreme doneti velika poboljšanja u tretiranju bolesti nervnog sistema, kroz bolje razumevanje osnovnih mehanizama bolesti, otkrivanje bolesti pre pojave simptoma i nove metode prevencije i lečenja.
Nema sumnje da će na razumevanje i lečenje neuroloških poremećaja dubok uticaj imati i tehnološke inovacije kao što su uređaji za praćenje moždane aktivnosti i veštačka inteligencija. Veštačka inteligencija je već otkrila specifične kombinacije biomarkera u plazmi za poboljšanje dijagnostike Alchajmerove bolesti i nadalje će biće korišćena na sličan način, za efikasniju analizu delovanja i brže otkrivanje novih terapija.

Veštačka inteligencija

Prema definiciji, prirodna inteligencija, ili intelekt, jeste mentalna osobina koja podrazumeva sposobnost učenja iz iskustva, adaptiranja na nove situacije i korišćenja stečenog znanja u interakciji sa okruženjem. Veštačka inteligencija (VI) je suštinski zasnovana na ideji da bi i mašine mogle da “razmišljaju” kao ljudi, te je za njeno ostvarenje, pored sofisticiranih tehnoloških alata iz druge polovine i s kraja 20. veka, bila neophodna i pomoć neuronauke. Opremljeni prvim modernim kompjuterima i naoružani svim dotadašnjim neuronaučnim saznanjima o načinima na koje ljudski mozak obrađuje i koristi informacije, istraživači koji su “tragali” za veštačkom inteligencijom su u svojim ranim ekperimentima bili fokusirani na imitiranje aktivnosti neurona. Polje realizacije VI se, međutim, veoma širilo, i sve manje se bavilo temama inspirisanim biologijom. Danas, veštačka inteligencija je nauka koja takođe obuhvata mnogo različitih disciplina, uključujući računarstvo, analitiku podataka i statistiku, hardversko i softversko inženjerstvo, lingvistiku, neuronauku, pa čak i filozofiju i psihologiju. Bavi se izgradnjom računara i mašina koje mogu da “misle”, uče i deluju na način koji bi inače zahtevao ljudsku inteligenciju, ali koji zapravo podrazumeva obradu podataka čija razmera prevazilazi ono što čovek može da analizira.
Istraživanje koncepata prirodne inteligencije u digitalnom svetu, tj. mašinsko učenje i duboko učenje (deep learning) podstaklo je tehnološke inovacije i dovelo do razvoja VI aplikacija koje velike setove podataka koriste za identifikaciju obrazaca, za predviđanja (uključujući i meteorološka), za jezička procesuiranja, za davanje preporuka, za inteligentno preuzimanje podataka, za donošenje odluka... Od pomoći pri dijagnostikovanju bolesti pa do četbotova i vozila bez vozača, aplikacije veštačke inteligencije se neprestano umnožavaju. 
Veštačka inteligencija koristi ogromne količine podataka i instrukcija koje se nazivaju algoritmima, da rešava različite probleme i automatizuje različite procese. Većina VI sistema izvodi pojedinačne ili specijalizovane zadatke, uključujući i razne ponavljajuće ili zamorne procedure i proračune, i to čini efikasnije i preciznije od ljudi. Jedan od primera je i Air Guardian, kopilot zasnovan na VI kojeg razvijaju stručnjaci MIT u SAD, s idejom da poboljša ljudsku preciznost (pilota) i doprinese bezbednijoj avijaciji. U kritičnim situacijama, dok se ljudski pilot bori sa poplavom informacija na više monitora, Air Guardian treba da deluje kao proaktivni kopilot čije je delovanje zasnovano na razumevanju ljudske pažnje. U ovom konkretnom slučaju, VI procenjuje nivo pažnje svog ljudskog partnera, pilota, praćenjem kretanja njegovih očiju, a kad je nervni sistem u pitanju, oslanja se na nešto što je nazvano "mapama istaknutosti", koje precizno određuju gde je usmerena čovekova pažnja. Boljim razumevanjem na šta se pilot fokusira, VI kopilot može da donese bolje odluke koje su u skladu sa onim što ljudski pilot radi ili namerava da uradi. Koristeći markere pažnje, Air Guardian može da identifikuje rane znake potencijalnih rizika, umesto da interveniše tek nakon što dođe do ugrožavanja bezbednosti aviona, kao što to čini tradicionalni autopilot sistem. Slični mehanizmi kooperativne kontrole u budućnosti bi mogli da se koriste i u automobilima, dronovima, u robotici…

G. Tomljenović

Kompletni tekstove sa slikama i prilozima potražite u magazinu
"PLANETA" - štampano izdanje ili u ON LINE prodaji Elektronskog izdanja
"Novinarnica"